集微网消息，近年来科学界对电解质栅控晶体管及其在人工神经网络应用方面的研究取得了一定进展，但研究成果主要集中在单个器件的性能验证，在材料体系、器件阵列和网络算法等层面亟待突破。针对上述问题，微电子所微电子重点实验室刘明院士团队制备了具有良好沟道电导调节性能和器件均一性的电解质栅控晶体管阵列，并基于此阵列构建了可处理时空信息的脉冲神经网络系统。
图片来源：中科院微电子研究所
团队首先对材料体系进行了筛选，首次采用无机氧化物——Nb2O5作为沟道材料构建电解质栅控晶体管，成功实现32X32的阵列集成。此电解质栅控晶体管表现出优异的电学特性，包括近线性的沟道电导模拟变化特性、良好的耐受性（≥106）和保持特性（≥1000 s）、快速操作（~100 ns）、极低的电导变化范围（<100 nS）和超低的操作能耗面密度（20fJ·μm-2）等。
团队进一步利用该电解质栅控晶体管阵列构建了脉冲神经网络。该网络具有学习和识别时空信息的能力。通过使用监督学习算法和脉冲时序依赖可塑性权重更新规则，电解质栅控晶体管阵列能够根据不同的任务输入调整各个单元的电导（学习过程），最终完成对不同输入脉冲序列的识别。
基于电解质栅控晶体管的脉冲神经网络可以与触觉传感器结合，通过对终端传感器收集到的时序信息进行传递、分析和处理，实现了对物体移动方位的识别。这种智能触觉感知系统的实现方案，为发展可用于物联网、边缘计算等领域的低能耗、可扩展的仿生信息处理系统提供了参考。
目前，这一成果近期发表在《先进材料》期刊上，此外，该项目还得到了科技部、国家自然科学基金委、中科院和之江实验室的资助。（校对/若冰）
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